Alternatif Jawaban: Permasalahan Pemenuhan ATK Office
Workshop Melek Data
Author
Departemen Market Research - Nutrifood Indonesia
Published
January 16, 2024
Pendahuluan
Latar Belakang
Salah satu tugas dari tim office adalah supporting another department dalam hal kebutuhan sarana dan prasarana kerja, termasuk ke dalam pemenuhan kebutuhan alat tulis kantor. Setiap harinya, user di masing-masing departemen bisa melakukan requestalat tulis kantor menggunakan sistem IT yang ada. Setiap request tersebut dicatat secara otomatis. Setelah itu, tim officewajib memenuhirequest tersebut dan menuliskan rekap pemberian (serah terima) tersebut secara harian.
Data-data ini disimpan secara rapi namun belum pernah terutilisasi lebih lanjut.
Data yang Dimiliki
Pada folder ini kalian akan menemukan dua buah files berformat .xlsx, yakni:
Data I: dbase pengeluaran produk.xlsx
dbase pengeluaran produk.xlsx, yakni transaksi harian pemberian produk alat tulis kantor yang dilakukan tim office kepada orang yang meminta (request) di masing-masing departemen. Berikut adalah sampel dari data yang ada:
dbase pembelian produk.xlsx, yakni transaksi harian pembelian produk alat tulis kantor yang dilakukan tim office kepada supplier. Berikut adalah sampel datanya:
Jika semua produk overstok, maka bisa jadi ada kemungkinan barang terlalu lama “parkir” di gudang dan tidak terpakai.
Jika semua produk understok, maka user akan gelisah menunggu kapan request-nya bisa didapatkan.
Oleh karena itu, menggunakan data-data yang ada:
Bantu tim office membuat strategi inbound - outbound (pemenuhan stok) yang optimal!
Buat satu materi presentasi sederhana yang bisa menjelaskan ide dan strategi tim Anda! Silakan gunakan tools pengolahan data sesuai dengan preferensi tim Anda!
Catatan: data ini dirancang untuk bisa diselesaikan cukup dengan Ms. Excel.
Discussion
Apakah ada:
Variabel dari data yang tidak digunakan dalam membuat strategi tersebut?
Variabel yang belum ada pada data namun diperlukan dalam membuat strategi tersebut? Jika ada, sebutkan dan bahas dalam materi presentasi tim Anda!
Asumsi yang tim Anda gunakan dalam membuat strategi tersebut?
Hints
Untuk membantu menyelesaikan masalah ini, Anda bisa mempertimbangkan untuk melakukan beberapa hal berikut ini:
Membuat pre-analisa berupa analisa deskriptif dari kedua data tersebut.
Strategi yang bisa dipertimbangkan: cost efficiency atau service level.
Keep it simple! Seringkali masalah yang terlihat rumit dan kompleks sebenarnya bisa diselesaikan dengan pendekatan sederhana jika kita benar-benar bisa menyesuaikan tujuan dengan metode atau analisa yang digunakan.
Melakukan transformasi kepada data yang memiliki range yang sangat lebar. Transformasi yang bisa dilakukan antara lain:
Scaling dengan formula berikut:
\hat{X} = \frac{X-\bar{X}}{X_{max}-X_{min}}
Standardization dengan formula berikut:
\hat{X} = \frac{X-\bar{X}}{\sigma_X}
Fungsi logaritmik dengan formula berikut:
\hat{X} = \log{X}
Fungsi transformasi Tukey lainnya.
Selamat Mengerjakan!
Notes: Setiap tim diperbolehkan bertanya kepada observer sebanyak tiga kali!
Alternatif Jawaban
Permasalah di atas bisa diselesaikan dengan berbagai macam jawaban. Asumsi yang dipakai juga bisa beragam. Namun, walaupun tidak ada jawaban benar dan salah, kita tetap bisa menguji apakah asumsi yang kita gunakan logis atau tidak.
Pada bagian ini, kami memberikan satu alternatif jawaban yang bisa digunakan.
Tujuan
Tujuan utama dari analisa ini adalah memberikan masukan berupa strategi pemenuhan ATK tim office, yakni bagaimana melakukan inbound dan outbound dari ATK yang ada.
Kunci pemenuhan ATK terletak dari bagaimana tim office membeli dan melakukan proses stocking yang baik. Oleh karena itu, kami tidak menggunakan dataset pembelian ATK. Kami hanya mengambil variabel harga dari masing-masing ATK dari dataset tersebut.
Untuk bisa membeli dengan tepat, kita bisa membagi seluruh ATK menjadi kelompok-kelompok sesuai dengan karakteristiknya. Pada analisa ini, kami membagi ATK sesuai dengan:
Harga dan
Banyaknyarequest terhadap ATK tersebut pada tahun 2023. Kenapa range waktunya dipersempit?
Kita bisa melakukan beberapa pre-analisa terlebih dahulu.
# plot tentang harga per jenis satuan barang ATKdf_1 |>mutate(satuan =tolower(satuan),satuan =trimws(satuan)) |>select(satuan,harga_beli) |>distinct() |>mutate(harga_beli =as.numeric(harga_beli)) |>group_by(satuan) |>summarise(min =min(harga_beli),max =max(harga_beli),mean =mean(harga_beli,na.rm = T)) |>ungroup() |>ggplot() +geom_errorbar(aes(x = satuan,ymin = min,ymax = max),width = .2) +geom_point(aes(x = satuan,y = mean),shape =4,color ="darkred") +labs(title ="Range Harga ATK per Jenis Satuannya") +theme_minimal() +labs(subtitle ="Sumber: data pembelian ATK",x ="Jenis Satuan ATK",y ="Range Harga (Rp)")
Dari grafik di atas, kita melihat range harga yang cukup jauh di beberapa jenis satuan. Oleh karena itu, kami melakukan transformasi logaritmik agar range-nya menjadi lebih comparable.
Code
# plot tentang harga per jenis satuan barang ATKdf_1 |>mutate(satuan =tolower(satuan),satuan =trimws(satuan)) |>select(satuan,harga_beli) |>distinct() |>mutate(harga_beli =as.numeric(harga_beli)) |>group_by(satuan) |>mutate(harga_beli =log(harga_beli)) |>summarise(min =min(harga_beli),max =max(harga_beli),mean =mean(harga_beli,na.rm = T)) |>ungroup() |>ggplot() +geom_errorbar(aes(x = satuan,ymin = min,ymax = max),width = .2) +geom_point(aes(x = satuan,y = mean),shape =4,color ="darkred") +labs(title ="Range Log Harga ATK per Jenis Satuannya") +theme_minimal() +labs(subtitle ="Sumber: data pembelian ATK",x ="Jenis Satuan ATK",y ="Range Harga (Rp) - logaritmik")
Data Pengeluaran Produk
Code
# import datadf_2 =read_excel("~/melek-data/Problems/ATK/dbase pengeluaran produk.xlsx")# kita enrich terlebih dahulu sesuai dengan df_1df_2 = df_2 |>mutate(bulan = lubridate::month(tanggal),tahun = lubridate::year(tanggal)) |>mutate(periode =paste(bulan,tahun,sep ="-"),periode =factor(periode,levels = periode_default))tabel_1 = df_2 |>group_by(tahun,nama_item) |>summarise(outbound =sum(jml_keluar)) |>ungroup() |> reshape2::dcast(nama_item ~ tahun,value.var ="outbound") |>arrange(desc(`2023`)) |>rename("Nama ATK"= nama_item) |>head(20) tabel_1 |> knitr::kable(align ="c",caption ="Total Serah Terima ATK per Tahun (20 ATK Teratas - Diurutkan dari Angka Tahun 2023)")
Total Serah Terima ATK per Tahun (20 ATK Teratas - Diurutkan dari Angka Tahun 2023)
Nama ATK
2021
2022
2023
Materai 10000
1820
3685
3250
KERTAS A4 80GR
1245
1044
1049
BALLPOINT HITAM
264
496
583
ISI STAPLES KECIL NO.10
363
392
364
LAKBAN BENING 2”
2779
237
288
CELLOTAPE 1/2X10 YDS PANFIX
356
282
281
BINDER CLIP NO.107
295
296
266
MAP BENING CLEAR SLEEVE F4
307
255
230
BATERAI SIZE A2 1.5 VOLT ALKALINE
83
146
183
BINDER CLIP NO.155
171
196
145
LEM STICK 25GR KENKO
56
65
81
BATERAI SIZE A3 1.5 VOLT ALKALINE
75
38
77
SPIDOL ARTLINE 70 HITAM
29
59
68
POST IT 3M 654 (7 X 7 CM)
NA
35
64
AMPLOP COKLAT NUTRIFOOD
39
50
63
COVER BUFFALO
33
55
60
ISI PENSIL MEKANIK PILOT
38
43
52
FORM SURAT PENGANTAR
69
37
51
PAPER CLIP No. 5
38
29
47
KERTAS A4 70 GR PP LITE
5
13
45
Code
tabel_2 = df_2 |>filter(tahun ==2023) |>filter(nama_item %in% tabel_1$`Nama ATK`) |>group_by(nama_item,bulan) |>summarise(outbound =sum(jml_keluar)) |>ungroup() |> reshape2::dcast(nama_item ~ bulan,value.var ="outbound")tabel_2[is.na(tabel_2)] =0tabel_2 |>rename("Nama ATK"= nama_item) |> knitr::kable(align ="c",caption ="Total Serah Terima ATK per Bulan (20 ATK Teratas - Diurutkan dari Angka Tahun 2023)")
Total Serah Terima ATK per Bulan (20 ATK Teratas - Diurutkan dari Angka Tahun 2023)
Nama ATK
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
AMPLOP COKLAT NUTRIFOOD
2
0
2
0
4
19
3
12
5
15
0
1
BALLPOINT HITAM
46
19
58
0
84
96
51
76
35
33
57
28
BATERAI SIZE A2 1.5 VOLT ALKALINE
6
22
30
0
26
18
14
18
10
22
15
2
BATERAI SIZE A3 1.5 VOLT ALKALINE
12
0
2
0
12
30
0
10
2
2
7
0
BINDER CLIP NO.107
10
30
30
0
50
36
20
17
23
15
18
17
BINDER CLIP NO.155
2
29
14
13
12
9
9
17
17
9
14
0
CELLOTAPE 1/2X10 YDS PANFIX
13
44
13
20
27
30
1
41
14
11
36
31
COVER BUFFALO
30
0
0
0
10
0
0
5
15
0
0
0
FORM SURAT PENGANTAR
0
6
0
0
4
11
5
21
0
0
4
0
ISI PENSIL MEKANIK PILOT
4
9
5
2
1
0
10
4
2
4
11
0
ISI STAPLES KECIL NO.10
93
16
49
22
10
23
13
30
9
41
38
20
KERTAS A4 70 GR PP LITE
0
0
7
0
0
10
0
0
11
0
5
12
KERTAS A4 80GR
86
80
85
100
100
85
85
90
75
79
99
85
LAKBAN BENING 2”
13
6
40
45
20
18
6
61
10
48
1
20
LEM STICK 25GR KENKO
0
4
10
0
10
1
14
3
11
19
5
4
MAP BENING CLEAR SLEEVE F4
28
40
42
0
0
2
34
27
15
10
12
20
Materai 10000
360
160
420
100
380
215
490
130
150
235
260
350
PAPER CLIP No. 5
6
2
0
5
3
0
0
5
3
12
10
1
POST IT 3M 654 (7 X 7 CM)
0
3
10
0
5
0
28
5
3
0
10
0
SPIDOL ARTLINE 70 HITAM
4
5
7
13
3
1
12
6
3
2
12
0
Langkah Pengerjaan
Langkah pengerjaan yang kami lakukan adalah:
Melakukan analisa deskriptif.
Apa ada variabel yang perlu atau tidak perlu dimasukkan?
Melihat time range yang dijadikan basis strategi inbound-outbound ATK.
Melakukan clustering untuk mengelompokkan ATK sesuai dengan kesamaan karakteristiknya.
Apakah bisa dibuat strategi berdasarkan kelompok ATK yang dibuat?
Apakah ada perhitungan safety stock yang spesifik di setiap cluster tersebut?
